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Los métodos de pronóstico en la gestión de operaciones, Análisis de…
Los métodos de pronóstico en la gestión de operaciones
Pronóstico:
Estimación de eventos futuros basada en datos históricos y tendencias.
Horizonte de tiempo:
Período para el cual se realizan los pronósticos (corto, mediano, largo plazo).
Tipos de pronóstico
Cuantitativo
(basado en datos numéricos)
Cualitativo
(basado en opiniones y juicios)
Papel en Administración de Operaciones y Cadenas de Suministro
1. Planeación estratégica
Utilizar pronósticos para tomar decisiones a largo plazo.
2. Gestión de inventarios
Pronósticos para optimizar niveles de stock.
3. Optimización de recursos
Asignar recursos eficientemente según pronósticos.
4. Reducción de riesgos
Identificar y mitigar riesgos mediante pronósticos.
5. Mejora continua
5. Ajustar procesos según resultados de pronósticos.
Enfoques de Pronóstico
Métodos cualitativos
Método Delphi: Recopilar opiniones de expertos para pronosticar.
Encuestas
Análisis de tendencias
2. Método y composición de la fuerza de ventas
Analizar estructura de ventas para pronosticar.
3. Encuesta en el mercado
Recopilar datos de clientes y proveedores.
Métodos cuantitativos
Promedio móvil: Calcular promedio de datos en un período.
Promedio ponderado: Asignar pesos a datos según importancia.
Suavizamiento exponencial: Ajustar datos para reducir variabilidad.
Regresión: Analizar relación entre variables.
Correlación: Medir relación entre variables.
Errores de Pronóstico
1. Desviación absoluta media (MAD)
Medir error promedio.
2. Error cuadrático medio (MSE)
Medir error cuadrático promedio.
3. Coeficiente de variación (CV)
Medir variabilidad en datos.
Aplicaciones
Pronóstico de demanda Estimar demanda futura.
Gestión de producciónPlanificar producción según pronósticos.
Optimización de inventarios Ajustar niveles de stock
Planificación de recursos Asignar recursos eficientemente.
Herramientas y Técnicas
Análisis de series temporales Analizar patrones en datos temporales.
Modelos estadísticos Utilizar modelos para pronosticar.
Técnicas de minería de datos Extraer conocimientos de datos.
Software de pronóstico (e.g., Excel, SAP)
Visualización de datos Presentar datos de manera clara.
Análisis de riesgosIdentificar y mitigar riesgos.